GPT-6 Sol vs Kimi K3
Cuál usar y cuándo
Ambos se sitúan aproximadamente en la misma escala de contexto, 1,050,000 tokens para gpt-6-sol frente a 1,048,576 para kimi-k3, por lo que la verdadera diferencia está en el espacio de salida, la modalidad y el precio: kimi-k3 cuesta 1.5x más en cada línea ($3 de entrada, $15 de salida, $0.3 por lectura de caché frente a $2, $10 y $0.2), pero acepta entrada de video y emitirá hasta 1,048,576 tokens de salida en lugar de 128,000. Elige kimi-k3 para trabajo con entrada de video o respuestas únicas mucho más largas que 128,000 tokens; elige gpt-6-sol para razonamiento más barato de texto e imagen, y cuando necesites desactivar el pensamiento, lo cual kimi-k3 no permite.
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| GPT-6 Sol | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2 | $3 | 0.67× |
| Salida / 1M tokens | $10 | $15 | 0.67× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.2 | $0.3 | 0.67× |
| Escritura en caché | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - | - |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 83 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| GPT-6 Sol | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | siempre activo |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Duración de la caché | at least 30m by default, 12h option on the Responses API | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | 1,024 tokens | no publicado |
Especificaciones
| GPT-6 Sol | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-09-22 | 2026-07-16 |
| Corte de conocimiento | 2026-04 | - |
| Ventana de contexto | 1.1M | 1M |
| Salida máxima | 128K | 1M |
| Parámetro de razonamiento | reasoning.effort | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| Valores aceptados | reasoning.effort
| reasoning_effort
|
| Valor por defecto | medium | max |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: GPT-6 Sol · Kimi K3
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
GPT-6 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
salida 188 tok (+111 razonamiento) latencia 5.0 s
Kimi K3 superado · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
salida 755 tok (+637 razonamiento) latencia 20.8 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
GPT-6 Sol superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
salida 206 tok (+59 razonamiento) latencia 5.9 s
Kimi K3 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
salida 1837 tok (+1547 razonamiento) latencia 47.2 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
GPT-6 Sol superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
salida 227 tok (+185 razonamiento) latencia 5.2 s
Kimi K3 superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
salida 924 tok (+863 razonamiento) latencia 25.9 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
GPT-6 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
salida 586 tok (+443 razonamiento) latencia 7.7 s
Kimi K3 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
salida 1527 tok (+1354 razonamiento) latencia 37.9 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
# model="kimi-k3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-sol",
// model: "kimi-k3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
# "model": "kimi-k3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-sol",
// Model: "kimi-k3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-sol")
// .model("kimi-k3") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, GPT-6 Sol o Kimi K3?
GPT-6 Sol es más barato en Entrada / 1M tokens ($2 frente a $3, una diferencia de 1.5×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT-6 Sol frente a Kimi K3 sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten GPT-6 Sol y Kimi K3 caché de prompts?
Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.